亚马逊网络服务AppSync中的N+1查询
亚马逊网络服务（AWS）的AppSync是一种托管的服务，用于构建可扩展的应用程序后端，它使用GraphQL来查询和修改数据。在AppSync中，N+1查询是一种性能优化技术，用于减少GraphQL查询中的数据库访问次数。
N+1查询问题通常在GraphQL中出现，当一个查询需要获取一个对象及其关联对象时，如果没有使用适当的技术，可能会导致多次数据库查询。N+1查询问题的名称来自于这样的情况：对于N个对象，需要执行N+1次数据库查询，其中1次是获取主对象，而其他N次是获取关联对象。
为了解决N+1查询问题，AppSync提供了一种称为数据加载器（DataLoader）的机制。数据加载器是一种缓存和批量加载数据的工具，它可以在单个请求中批量加载多个对象，从而减少数据库查询次数。通过使用数据加载器，可以将N+1查询问题转化为1次数据库查询，大大提高了查询性能。
AppSync还提供了一些其他的性能优化技术，例如缓存和分页。缓存可以减少对后端数据源的访问次数，提高响应速度。分页可以将大型查询结果分割成多个较小的结果集，以便更高效地处理和展示数据。
对于AppSync中的N+1查询问题，可以采取以下步骤来解决：
- 使用数据加载器：通过使用数据加载器，可以批量加载关联对象，减少数据库查询次数。在AppSync中，可以使用AWS提供的现成的数据加载器库或自定义数据加载器来实现。
- 缓存查询结果：对于一些频繁访问的查询，可以将查询结果缓存起来，以减少对后端数据源的访问次数。AppSync提供了内置的缓存功能，可以根据需求进行配置。
- 使用分页：对于返回大量数据的查询，可以使用分页来将结果集分割成多个较小的结果集。这样可以提高查询和展示数据的效率。AppSync提供了内置的分页功能，可以根据需求进行配置。
- 优化数据模型：在设计数据模型时，可以考虑将一些常用的关联对象合并到主对象中，从而避免多次查询。这样可以减少数据库访问次数，提高查询性能。
总结起来，AppSync中的N+1查询问题可以通过使用数据加载器、缓存查询结果、使用分页和优化数据模型等技术来解决。这些技术可以提高查询性能，减少数据库访问次数，从而提升应用程序的响应速度和用户体验。
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上下文
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这个问题的
目标
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请注意:我不想通过做任何形式的排名等复杂的这件事。这只是‘附近’搜索。
体系结构
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const解析器={ Que
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浏览 905提问于2018-02-08
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